嵇少林     教授

山东大学金融研究院教授,博士生导师

 

现任职务:

荣誉与奖励:

入选2011年度  教育部新世纪优秀人才支持计划

研究方向:

 

    嵇少林现为山东大学金融研究院教授、博士生导师。1971年12月生人,1999年获得博士学位,师从彭实戈院士。1999年至今在山东大学工作,2011 年入选度教育部新世纪优秀人才支持计划。研究领域为机器学习、金融数学、金融经济学、随机优化和非线性期望理论。

    近年来,嵇少林与彭实戈院士、美国艺术与科学学院院士Larry Epstein教授、美国哥伦比亚大学周迅宇教授、波士顿大学苗建军教授、英国牛津大学Samuel Cohen教授等合作者在《Review of financial studies, Operations research,Probability theory and the related fields》和《SIAM Control and Optimization》等杂志上发表了一系列的成果。对金融市场中的学习理论、资本资产定价、随机优化问题和非线性期望理论进行了系统的研究。


 

联系方式:

通讯地址:山东济南 山大南路27号 山东大学金融研究院(250100)

办公电话:+86-531-88364760  传真:+86-531-88564100

E-mail:jsl@sdu.edu.cn

其他信息:

 


·学习经历

1996.09-1999.07,山东大学数学与系统科学学院,应用数学专业,博士学位
1993.09-1996.07,山东大学数学系,运筹学与控制论专业,硕士学位
1989.09-1993.07,山东大学数学系,控制科学专业,学士学位


·研究兴趣

 机器学习与量化金融;金融经济学与金融数学;倒向随机微分方程和非线性期望理论及其应用;随机优化问题及其在经济和金融中的应用

 

  

·学术兼职

中国工业与应用数学学会金融数学与工程和精算保险专业委员会秘书长

 

 

·访问经历  

 

2016.09—2017.08,美国波士顿大学,访问学者
2013.03—2013.04,美国波士顿大学,访问学者
2010.01—2011.03,美国波士顿大学, 访问学者
2008.07—2008.09,加拿大滑铁卢大学,访问学者
2008.01—2008.03,加拿大滑铁卢大学,访问学者
2007.05—2007.05,香港中文大学, 访问学者
2006.10—2006.10,香港中文大学, 访问学者
2003.11—2005.05,新加坡国立大学,博士后
2002.06—2002.08,巴西国立纯粹数学与应用数学研究所,访问学者

 

·科研项目

2009-2011,不完善市场中的动态风险管理(国家自然科学基金面上项目),主持人
2012—2014,金融市场中的风险度量(教育部新世纪优秀人才支持计划),主持人
2012—2015,G-期望理论及其在递归效用、资产定价和动态风险管理中的应用(国家自然科学基金面上项目),主持人
2016—2019,基于非线性期望理论的稳健货币政策与财政政策设计(国家自然科学基金面上项目),主持人

 

 

·代表论著(selected publications)

一、机器学习与量化金融

1. Shaolin Ji, Shige Peng, Ying Peng and Xichuan ZhangThree algorithms for solving high-dimensional fully-coupled FBSDEs through deep learning, arXiv:1907.05327, 2019.

二、金融经济学

1. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Ambiguous Volatility and Asset Pricing in Continuous Time, The Review of Financial Studies, 26 (7): 1740-1786, 2013.

2. Carole Bernard, Shaolin Ji and Weidong Tian, An optimal insurance design problem under Knightian uncertainty, Decisions in economics and finance, 36(2): 99-124, 2013.

3. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Ambiguous volatility, possibility and utility in continuous time, Journal of Mathematical Economics, 50: 269-282, 2014.

4. Shaolin ji, Li Li and Jianjun Miao, Dynamic Contracts with Learning Under Ambiguity, Preprint (download), 2016.

5. Larry G. Epstein and Shaolin Ji, Optimal learning under robustness and time-consistency, Preprint (download), 2018.

三、倒向随机微分方程和非线性期望

1. Shaolin Ji and Shige Peng, Terminal perturbation method for the backward approach to continuous time mean-variance portfolio selection, Stochastic processes and their Applications, 118(6): 952-967, 2008.

2. Shaolin Ji and Xun Yu Zhou, A generalized Neyman–Pearson lemma under g-probabilities, Probability theory and related fields, 148: 645-669, 2010.

3. Shaolin Ji, Dual method for continuous-time Markowitz’s problems with nonlinear wealth equations, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 366: 90-100, 2010.

4. Mingshang Hu, Shaolin Ji, Shige Peng, Yongsheng Song, Backward stochastic differential equations driven by G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications, 124(1): 759–784, 2014.

5. Mingshang Hu, Shaolin Ji, Shige Peng, Yongsheng Song, Comparison theorem, Feynman–Kac formula and Girsanov transformation for BSDEs driven by G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications, 124(2): 1170–1195, 2014.

四、随机优化

1. Shaolin Ji and Xun Yu Zhou, A maximum principle for stochastic optimal control with terminal state constraints, and its applications, A special issue dedicated Tyrone Duncan on the occation of his 65th birthday, Communications in Information and Systems, 6(4): 321-338, 2006.

2. Mingshang Hu, Shaolin Ji and Shuzhen Yang A Stochastic Recursive Optimal Control Problem Under the G-expectation FrameworkApplied Mathematics and Optimization, 70(2): 253-278, 2014.

3. Mingshang Hu and Shaolin Ji Stochastic maximum principle for stochastic recursive optimal control problem under volatility uncertainty, SIAM J. CONTROL OPTIM.,54(2):918-945, 2016.

4. Mingshang Hu and Shaolin Ji, Dynamic programming principle for stochastic recursive optimal control problem driven by a G-Brownian motion, Stochastic Processes and their Applications 127 (2017) 107–1.

5. Mingshang Hu, Shaolin Ji and Xiaole Xue, A Global stochastic maximum principle for fully coupled forward-backward stochastic systems, SIAM J. CONTROL OPTIM.,56(6): 4309-4335, 2018.

 

·教学课程

本科课程:金融数学、概率论、数理统计、高等数学、计量经济学
研究生课程:倒向随机微分方程、金融经济学、优化方法、随机控制、金融工程、随机分析

 
 

·博士研究生

博士研究生:曹晓敏、李立、孙钏峰、时晓敏、魏庆萌、肖新玲、于文广、刘浩东、薛小乐、孔垂柳、韩强、祝琳琳、徐润东